Private Sub Command1_Click()
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Dim A, B, C
A = 10
B = 3
C = f(A) / (f(B) * f(A - B))
Print C
End Sub
Private Function f(n)
Dim I As Integer
f = 1
For I = 1 To n
f = f * I
Next I
End Function
之前load的一个VB的打字程序的一段， 思路和语言跟C#差不多，你借鉴一下吧
Private Sub txtType_Change()
Dim Start As Integer, i As Integer
On Error Resume Next
Start = txtType.SelStart
'If DelTF = True And Len(txtType.Text) = 1 Then txtType.Text = ""
Hang = Num \ 44 '打完一行，就开始打下一行(计算现在应该打第几行)
'If Hang = 8 Then Hang = 0
Hang = Hang Mod 8 'Hang始终都是0-7的顺序下去
No = Num Mod 44 '每一行的第几个
If Start = 0 Or DelTF = True Then Exit Sub '如果在KeyDown中按下删除键则退出Chang
'If Hang = 3 And No = (44 - 5) Then '到第4行倒数第6个，则第1行隐藏，第8行现身
' lblEgg(0).Caption = ""
' 'lblegg(0).Visible=False '可能不需要隐藏，因为是透明模式，没有文字效果与隐藏一样
' For i = 1 To 44 '卸掉现在行的前面第3行，中间隔着2行 例:(44*3+39)=171，终止:171-44*2-39,开始:171-44*3-39+1
' Unload lblOK(i) '卸掉第1行的标示对错的颜色标签，节约内存
' Next '实时错误'340',控件数组元素'1'不存在,卸过一次后又再卸
' lblEgg(7).Caption = Mid$(StrText, mNumber * 44 + 1, 44) '继续的文字内容(后面第4行，如果例现在是第6行，后面剩2行，后第4行就越过算到正数第2行
'End If
'If Hang = 3 And No = (44 - 6) Then '(44 - 5)，上面示例旧文本的消失与显示新文本
If lblEgg((Hang + 4) Mod 8).Caption = "" And No = (44 - 6) Then
'If lblEgg(Hang - 3).Caption "" Then '检测前面第3行是否已经空掉，因为怕重复，如打过第4行第40个，然后又删除，然后再打会重复，导致后面第4行的内容会变化
If lblEgg((Hang + 5) Mod 8).Caption "" Then
lblEgg((Hang + 5) Mod 8).Caption = "" ''lblEgg((Hang - 3) Mod 8).Caption = ""
For i = Num - 44 * 3 - 39 + 1 To Num - 44 * 2 - 39 + 1
Unload lblOK(i)
Next
lblEgg((Hang + 4) Mod 8).Caption = Mid$(StrText, mNumber * 44 + 1, 44) '(Hang + 4) Mod 7
mNumber = mNumber + 1
End If
End If
If Hang = 6 And No = (44 - 6) Then TypeSPace = True '模拟打字区的旧文本消失，当打到第6行(倒数第2行)，第0行开始消失,Hang-6(前第6行),Hang+2(后第2行)
If lblType((Hang + 2) Mod 8).Caption "" And TypeSPace Then
'TypeHang = Hang + 2
'if typehang=8 then typehang=0
'lblType(Hang - 6).Caption = ""
lblType((Hang + 2) Mod 8).Caption = ""
End If
lblType(Hang).Caption = lblType(Hang).Caption Mid$(txtType.Text, Len(txtType.Text), 1) 'txtType.Text
'Debug.Print txtType.SelStart
'Debug.Print Num
Num = Num + 1
Load lblOK(Num)
If Mid$(lblType(Hang).Caption, Len(lblType(Hang).Caption), 1) = Mid$(lblEgg(Hang).Caption, Len(lblType(Hang).Caption), 1) Then
lblOK(Num).BackColor = vbGreen '正确就用绿色,65280
lblOK(Num).Tag = 1
mTrue = mTrue + 1 '正确的字数
lblTrue.Caption = "对：" mTrue
Else
lblOK(Num).BackColor = vbRed '错误就用红色,255
lblOK(Num).Tag = 0
mFalse = mFalse + 1 '错误的字数
lblFalse.Caption = "错：" mFalse
End If
'算出正确率
mTF = mTrue / (mTrue + mFalse) * 1000
lblTF.Caption = mTF
With lblOK(Num)
If Num Mod 44 = 1 Then
'Select Case Num
'Case 44 * 1 + 1
'Hang = Num \ 44 '打完一行，就开始打下一行
.Left = 50
Else
.Left = lblOK(Num - 1).Left + lblOK(Num - 1).Width '上一个之后
End If
If (Num - 1) \ 44 = 1 Then '如果不是第一行,每行44个字
'.Top = 50 + (Num - 1) \ 30 * 180 'TextHeight(Mid$(txtType.Text, Len(lblType.Caption), 1))
'.Top = lblOK(Num - 30).Top + lblOK(Num - 30).Height ' 180 + 60
.Top = lblEgg(Hang).Top
Else
.Top = 0 '50
End If
.Caption = Mid$(lblEgg(Hang).Caption, Len(lblType(Hang).Caption), 1)
.AutoSize = True
.Visible = True
End With
Line1.X1 = lblOK(Num).Left + lblOK(Num).Width: Line1.X2 = lblOK(Num).Left + lblOK(Num).Width
Line1.Y1 = lblOK(Num).Top: Line1.Y2 = lblOK(Num).Top + 250
If Num Mod 44 = 0 And Num 0 Then 'Hang 0
Line1.X1 = lblType(Hang + 1).Left - 1: Line1.X2 = lblType(Hang + 1).Left - 1
Line1.Y1 = lblType(Hang + 1).Top: Line1.Y2 = lblType(Hang + 1).Top + 250
End If
End Sub
图像二值化的目的是最大限度的将图象中感兴趣的部分保留下来，在很多情况下，也是进行图像分析、特征提取与模式识别之前的必要的图像预处理过程。这个看似简单的问题，在过去的四十年里受到国内外学者的广泛关注，产生了数以百计的阈值选取方法，但如同其他图像分割算法一样，没有一个现有方法对各种各样的图像都能得到令人满意的结果。
本文针对几种经典而常用的二值发放进行了简单的讨论并给出了其vb.net 实现。
1、P-Tile法
Doyle于1962年提出的P-Tile (即P分位数法)可以说是最古老的一种阈值选取方法。该方法根据先验概率来设定阈值，使得二值化后的目标或背景像素比例等于先验概率，该方法简单高效，但是对于先验概率难于估计的图像却无能为力。
2、OTSU 算法（大津法）
OSTU算法可以说是自适应计算单阈值（用来转换灰度图像为二值图像）的简单高效方法。1978 OTSU年提出的最大类间方差法以其计算简单、稳定有效，一直广为使用。
3、迭代法（最佳阀值法）
(1)． 求出图象的最大灰度值和最小灰度值，分别记为Zl和Zk，令初始阈值为：
(2)． 根据阈值TK将图象分割为前景和背景，分别求出两者的平均灰度值Z0和ZB:
式中，Z(i,j）是图像上(i,j)点的象素值，N(i,j)是(i,j)点的权值，一般取1。
(3)． 若TK=TK+1，则所得即为阈值，否则转2，迭代计算。
4、一维最大熵阈值法
它的思想是统计图像中每一个灰度级出现的概率 ，计算该灰度级的熵 ,假设以灰度级T分割图像，图像中低于T灰度级的像素点构成目标物体（O），高于灰度级T的像素点构成背景（B），那么各个灰度级在本区的分布概率为：
O区： i=1,2……,t
B区： i=t+1,t+2……L-1
上式中的 ,这样对于数字图像中的目标和背景区域的熵分别为：
对图像中的每一个灰度级分别求取W=H0 +HB，选取使W最大的灰度级作为分割图像的阈值，这就是一维最大熵阈值图像分割法。
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